6 kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu tăng cường cho BI (Business Intelligence)

mô hình hóa dữ liệu

Mô hình hóa dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong sự phát triển của mỗi doanh nghiệp.

Đặc biệt là những doanh nghiệp hiểu rằng các quyết định data-driven là một trong những chìa khóa thành công của họ.  

Do đó, việc đảm bảo dữ liệu ở định dạng phù hợp,chắc chắn giúp doanh nghiệp và bạn có thể nhận được câu trả lời cho câu hỏi kinh doanh của mình dễ dàng và nhanh chóng hơn.

Mỗi ngày 2,5 triệu triệu dữ liệu được tạo ra và tốc độ này cũng đang tăng tốc cấp số nhân theo hàng giờ.  

Với rất nhiều thông tin có ý nghĩa, ngày càng trở nên quan trọng đối với các tổ chức và doanh nghiệp để truy cập và phân tích dữ liệu liên quan từ đó dự đoán KPI và cải thiện dịch vụ.  

Tuy nhiên, tự ý tổ chức dữ liệu thành các cấu trúc và mối quan hệ ngẫu nhiên là chưa đủ. 

Để truy cập dữ liệu đúng cách và trích xuất tối đa giá trị dữ liệu, điều cần thiết là phải mô hình hóa dữ liệu của bạn một cách chính xác và phù hợp với doanh nghiệp.

Mô hình hóa dữ liệu là gì?

Trong công nghệ phần mềm, đó là quá trình tạo ra một mô hình dữ liệu cho một hệ thống thông tin bằng các kỹ thuật nhất định.

Trong doanh nghiệp, mô hình hóa dữ liệu như mô hình chiến lược giúp hệ thống các dữ liệu từ đó hoặc định là chiến lược hệ thống thông tin của doanh nghiệp. Hoặc như mô hình phân tích dữ liệu, giúp dự đoán và tạo ra các cơ sở dữ liệu mới dựa trên lịch sử dữ liệu. 

Nói một cách đơn giản, mô hình hóa dữ liệu là quá trình thông qua đó dữ liệu được lưu trữ theo cấu trúc trong một định dạng gọi là database.

Tuỳ vào mục đích sử dụng mà các các loại mô hình và cách thức xây dựng khác nhau nhằm đáp ứng nhu cầu sử dụng dữ liệu của doanh nghiệp.

Do đó, mô hình hóa dữ liệu rất quan trọng vì nó cho phép doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và đáp ứng các mục tiêu kinh doanh KPI khác nhau.  

Mặc dù vậy, toàn bộ quá trình mô hình hóa dữ liệu không dễ dàng như người ta tưởng.  

Bạn được yêu cầu phải hiểu sâu hơn về cấu trúc của một tổ chức và sau đó đề xuất một giải pháp phù hợp với mục tiêu cuối cùng của nó và đủ để đạt được các mục tiêu mong muốn.

Các loại mô hình hóa dữ liệu:

Mô hình dữ liệu có thể đạt được theo nhiều cách khác nhau.  

Hãy cùng xem xét các phương pháp mô hình hóa dữ liệu thường được sử dụng trong kinh doanh như sau:

Mô hình phân cấp – Hierarchical model

mô hình hóa dữ liệu

Mô hình dữ liệu này sử dụng hệ thống phân cấp để cấu trúc dữ liệu theo định dạng giống như mô hình cây.  

Tuy nhiên, việc truy xuất và truy cập dữ liệu khá khó khăn trong cơ sở dữ liệu phân cấp.  

Đây là lý do tại sao nó hiếm khi được sử dụng ngày nay.

Mô hình quan hệ – Relation model

mô hình hóa dữ liệu

Được đề xuất như là một thay thế cho mô hình phân cấp bởi một nhà nghiên cứu của IBM. 

Ở đây dữ liệu được biểu diễn dưới dạng bảng. Nó làm giảm sự phức tạp và cung cấp một cái nhìn tổng quan rõ ràng về dữ liệu.

Mô hình mạng – Network model

mô hình hóa dữ liệu

Mô hình mạng được lấy cảm hứng từ mô hình phân cấp.  

Tuy nhiên, không giống như mô hình phân cấp, mô hình này giúp truyền đạt các mối quan hệ phức tạp dễ dàng hơn vì mỗi bản ghi có thể được liên kết với nhiều bản ghi khác nhau.

Mô hình hướng đối tượng – Object-oriented model

mô hình hóa dữ liệu

Mô hình cơ sở dữ liệu này bao gồm một tập hợp các đối tượng, mỗi đối tượng có các tính năng và phương thức riêng.  

Kiểu mô hình cơ sở dữ liệu này còn được gọi là mô hình cơ sở dữ liệu hậu quan hệ.

Mô hình mối quan hệ thực thể – Entity relationship model

mô hình hóa dữ liệu

Mô hình mối quan hệ thực thể, còn được gọi là mô hình ER, đại diện cho các thực thể và các mối quan hệ của chúng ở định dạng đồ họa.  

Một thực thể có thể là bất cứ thứ gì – một khái niệm, một phần dữ liệu hoặc một đối tượng.

Tầm quan trọng của mô hình hóa dữ liệu

  • Có một trình bày rõ ràng hệ thống về dữ liệu doanh nghiệp. Từ đó giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu đúng và dễ dàng hơn. Nó cung cấp một cái nhìn tổng quan nhanh về dữ liệu mà các nhà hoạch định chiến lược có thể sử dụng trong các ứng dụng khác nhau.  
  • Mô hình dữ liệu là đại diện cho một mô hình hệ thống dữ liệu của doanh nghiệp. Nó giúp loại trừ các dữ liệu dư thừa và thiếu sót ảnh hưởng đến quá trình kiểm soát và điều chỉnh. Điều này đã giúp doanh nghiệp phân tích và xử lý dữ liệu có quy trình, hệ thống rõ ràng.  
  • Mô hình hóa dữ liệu còn cải thiện chất lượng dữ liệu và cho phép các bên liên quan chủ động đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Vì rất nhiều quy trình kinh doanh phụ thuộc vào mô hình dữ liệu thành công, do đó cần phải áp dụng các kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu phù hợp để có kết quả tốt nhất.

Top những kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu thúc đẩy các quyết định kinh doanh thành công

Hiểu đúng và rõ ràng mục tiêu cuối cùng

Mục tiêu chính của mô hình hóa dữ liệu là trang bị và tạo lợi thế cạnh tranh cũng như thúc đẩy KPI của doanh nghiệp.

Là một người lập mô hình dữ liệu, bạn chỉ có thể đạt được mục tiêu này khi bạn biết chính xác nhu cầu của doanh nghiệp.  

Điều cần thiết là làm sao bạn có trải nghiệm quen thuộc với các nhu cầu khác nhau của doanh nghiệp từ đó giúp bạn có thể ưu tiên và loại bỏ dữ liệu tùy thuộc vào tình huống.

Key: Hiểu rõ các yêu cầu của tổ chức và sắp xếp dữ liệu của bạn đúng cách.

Giữ cho nó thật đơn giản và cá tính khi bạn tăng trưởng

Mọi thứ sẽ ngọt ngào ban đầu, nhưng chúng có thể trở nên phức tạp ngay lập tức.

Đây là lý do tại sao nên bắt đầu với các mô hình dữ liệu của bạn thật đơn giản và dễ hiểu.  

Khi bạn chắc chắn về các mô hình ban đầu của mình về độ chính xác, bạn có thể dần dần xây dựng và hệ thống nhiều bộ dữ liệu hơn.  

Key: Giữ mô hình dữ liệu của bạn đơn giản. Thực hành mô hình hóa dữ liệu tốt nhất ở đây là sử dụng một công cụ có thể bắt đầu nhỏ và tăng quy mô khi cần thiết.

Sắp xếp dữ liệu của bạn dựa trên fact, dimensions, filters, and order

Bạn có thể tìm thấy câu trả lời cho hầu hết các câu hỏi kinh doanh bằng cách sắp xếp dữ liệu của mình theo bốn yếu tố- fact, dimensions, filters, and order.

Ví dụ. Giả sử rằng bạn điều hành bốn cửa hàng thương mại điện tử ở bốn địa điểm khác nhau trên. Bây giờ là cuối năm, và bạn muốn phân tích cửa hàng thương mại điện tử nào có doanh số cao nhất. Trong trường hợp như vậy, bạn có thể tổ chức dữ liệu của mình trong năm qua.  Fact sẽ cung cấp dữ liệu bán hàng tổng thể của 1 năm qua, dimensions sẽ là vị trí cửa hàng, filter sẽ kéo dài 12 tháng và đơn hàng sẽ là cửa hàng hàng đầu theo thứ tự giảm dần order.  

Bằng cách này, bạn có thể sắp xếp tất cả dữ liệu của mình đúng cách và định vị bản thân để trả lời một loạt các câu hỏi về chiến lược mà không phải đổ mồ hôi.  

Key: Rất khuyến khích tổ chức dữ liệu của bạn đúng cách bằng cách sử dụng các bảng riêng lẻ cho các fact, dimensions để cho phép phân tích nhanh.

Giữ những thứ cần thiết

Mặc dù bạn có thể muốn giữ tất cả dữ liệu mình thu thập được từ big data, nhưng đừng bao giờ rơi vào cái bẫy này!  

Mặc dù lưu trữ không phải là vấn đề trong thời đại kỹ thuật số này, nhưng cuối cùng bạn có thể phải trả phí cho hiệu suất của máy.  

Chỉ một lượng nhỏ dữ liệu hữu ích là đủ để trả lời tất cả các câu hỏi liên quan đến kinh doanh.  

Chi tiêu lớn cho việc lưu trữ dữ liệu khổng lồ của dữ liệu chỉ dẫn đến các vấn đề về hiệu suất, sớm hay muộn.  

Key: Có ý kiến ​​rõ ràng về số lượng bộ dữ liệu bạn muốn giữ. Việc duy trì nhiều hơn những gì thực sự cần thiết làm lãng phí mô hình dữ liệu của bạn và dẫn đến các vấn đề về hiệu suất.

Luôn giữ kiểm tra chéo trước khi tiếp tục

Mô hình hóa dữ liệu là một dự án lớn, đặc biệt là khi bạn đang xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ của doanh nghiệp.  

Như vậy, bạn cần phải thận trọng.  

Tiếp tục giữ các bài kiểm tra chéo mô hình dữ liệu của bạn trước khi tiếp tục bước tiếp theo.  

Ví dụ: nếu bạn cần chọn khóa chính để xác định đúng từng bản ghi trong tập dữ liệu, hãy đảm bảo rằng bạn đang chọn đúng thuộc tính. ID sản phẩm có thể là một thuộc tính như vậy. Do đó, ngay cả khi hai số đếm khớp nhau, ID sản phẩm của họ có thể giúp bạn phân biệt từng bản ghi.  Tiếp tục kiểm tra nếu bạn đang đi đúng hướng. ID sản phẩm có giống nhau không? 

Key: kiểm tra chéo là cách tốt nhất để duy trì các mối quan hệ 1-1 hoặc 1-n. Mối quan hệ n-n chỉ giới thiệu sự phức tạp trong hệ thống.

Hãy để dữ liệu phát triển

Mô hình dữ liệu không bao giờ đứng yên, nó luôn được cần làm giàu.  

Khi doanh nghiệp của bạn phát triển, điều cần thiết là tùy chỉnh mô hình dữ liệu của bạn cho phù hợp.  

Vì vậy, điều cần thiết là bạn giữ cho chúng cập nhật theo thời gian, tốt hơn là thời gian thực.  

Cách thực hành tốt nhất ở đây là lưu trữ các mô hình dữ liệu của bạn trong kho lưu trữ dễ quản lý để bạn có thể điều chỉnh dễ dàng khi đang di chuyển.  

Key: Các mô hình dữ liệu trở nên lỗi thời nhanh hơn bạn mong đợi.  Điều cần thiết là bạn giữ cho chúng cập nhật theo thời gian.

Kết luận

Mô hình hóa dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong sự phát triển của các doanh nghiệp, đặc biệt là khi bạn tổ chức dựa trên các quyết định từ yếu tố dữ liệu.  

Để đạt được những hiểu biết và mục tiêu kinh doanh đa dạng, bạn nên mô hình hóa dữ liệu của mình một cách chính xác và sử dụng các công cụ phù hợp để đảm bảo tính đơn giản của hệ thống.

Nguồn dịch: https://www.klipfolio.com/blog/6-Data-Modeling-Techniques

——————————————————

Một phần của hệ sinh thái A1Digihub – A1 Analytics là công cụ tổng hợp, phân tích dữ liệu và làm báo cáo sale, marketing, vận hành đầu tiên tại Việt Nam. Với hơn 2000 khách hàng cả cá nhân và doanh nghiệp trong vòng chỉ 6 tháng. A1 Analytics tự tin sẽ thay đổi hoàn toàn cách làm kinh doanh, làm báo cáo của hàng triệu doanh nghiệp Việt. 

Đăng ký nhận tư vấn và demo các sản phẩm miễn phí ngay tại đây. 

Những Bài Viết Liên Quan

Theo dõi A1 Blog

Nhận các bài viết mới về các lĩnh vực tại A1

Call Now Button